• 제목/요약/키워드: 자주 묻는 질문

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클래스 임베딩과 주의 집중 순환 신경망을 이용한 자주 묻는 질문의 자동 분류 (Automatic Classification of Frequently Asked Questions Using Class Embedding and Attentive Recurrent Neural Network)

  • 장영진;김학수;김세빈;강동호;장현기
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.367-370
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    • 2018
  • 웹 또는 모바일 사용자는 고객 센터에 구축된 자주 묻는 질문을 이용하여 원하는 서비스를 제공받는다. 그러나 자주 묻는 질문은 사용자가 직접 핵심어를 입력하여 검색된 결과 중 필요한 정보를 찾아야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 질의를 입력 받아 질의에 해당하는 클래스를 분류해주는 문장 분류 모델을 제안한다. 제안모델은 웹이나 모바일 환경의 오타나 맞춤법 오류에 대한 강건함을 위해 자소 단위 합성곱 신경망을 사용한다. 그리고 기계 번역 이외에도 자연어 처리 부분에서 큰 성능 향상을 보여주는 주의 집중 방법과 클래스 임베딩을 이용한 문장 분류 시스템을 사용한다. 457개의 클래스 분류와 769개의 클래스 분류에 대한 실험 결과 Micro F1 점수 기준 81.32%, 61.11%의 성능을 보였다.

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질병 - 육계농장을 위한 감보로병 Q&A

  • 윤종웅
    • 월간 닭고기
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    • 제15권11호
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    • pp.114-119
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    • 2009
  • 최근 농장에서 감보로병과 관련 질문하는 사례가 종종 있어 이번호에서는 감보로병에 대해 자주 묻는 질문들을 읽기 쉽게 Q&A 형식으로 정리해보았다. 본고에서는 올바른 백신 선택과 방어의 원리에 대한 내용을 담고 있으므로 감보로병 방어에 도움이 되셨으면 한다.

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수면클리닉을 방문한 환자들의 불면증에 대한 인식조사 (Survey of Knowledge on Insomnia for Sleep Clinic Clients)

  • 소민아
    • 수면정신생리
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    • 제26권1호
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    • pp.23-32
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    • 2019
  • 목 적 : 본 연구의 목적은 수면장애로 수면클리닉에 내원하는 환자들을 대상으로 수면클리닉을 방문하게 된 이유, 찾게 된 경로, 수면클리닉을 찾게 되는 가장 흔한 증상이자 독립질환인 불면증에 대한 인식을 조사하고 그 의미를 해석하여 향후 수면장애의 치료와 환자교육에 도움이 되고자 하였다. 방 법 : 2018년 4월부터 10월 사이 6개월 간 국립정신건강센터의 수면클리닉을 방문한 외래환자들 중 만 19세 이상의 초진환자를 대상으로 자기보고식 설문을 진행하였다. 이때, 지적장애, 치매 등 심한 인지기능을 동반한 환자등을 배제하였고, 총 44명(남성 24명, 여성 20명)이 연구에 참석하였다. 설문지는 자체개발한 설문지로 수면클리닉을 방문한 이유, 수면클리닉을 알게 된 경로, 수면클리닉 방문 이전 수면질환의 치료력, 불면증의 인식에 대한 질문, 불면증의 치료에 대한 인식, 불면증의 동반질환(comorbodity)에 대한 지식을 묻는 질문으로 구성되었다. 결 과 : 연구에 참가한 대상자들은 총 44명으로 평균 연령은 $54.11{\pm}16.3$세로 남성은 24명(54.5%), 여성은 20명(45.5%)였으며, 40대 이상의 중장년층이 전체의 77.3%를 차지했고, 81.8%(36명)가 고졸이상의 학력을 갖추고 있었다. 환자들의 72.7%(32명)가 공존질환을 갖고 있었으며, 22.7%에서 고위험음주를 보였다. 수면클리닉에 내원한 이유는 잠들기 힘들고 중간에 자주 깸, 낮에 피곤하고 졸림, 불규칙한 수면시간, 악몽을 자주 꿈, 코골이와 수면 중 숨막힘 등의 순서였고, 93.2%에서 불면증을 인식하고 있었고, 가족 친지, 방송, 인터넷 등을 통해 본인이 불면증에 대한 지식을 얻게 되었다고 하였다. 불면증의 치료에 대해서는 70.5%가 약물치료를 떠올렸고, 이에 대한 정보는 인터넷과 의료진을 통해 주로 얻고 있었으며 불면증의 비약물학적인 치료방법에 대해 52.3%가 들어본 적이 없다고 하였다. 불면증의 치료선호도를 묻는 질문에 45.5%가 특별한 선호도 없이 의사의 권유대로 따르겠다고 하였고, 불면증의 공존질환 중 우울증, 신체질환, 알코올사용장애을 알고 있는지를 묻는 질문에 대해 각각 75%, 50%, 38.6%의 응답률을 보였다. 수면제 복용 시 의사의 지침을 준수해야 한다는 것에 대해서는 75%에서 알고 있었지만, 전체 응답자의 68.2%가 수면제 처방에 대해 걱정을 하고 있었고 이들 중 70%가 약물의존에 대해 걱정된다고 하였다. 결 론 : 내원자의 56.8%가 내원전 타의료기관에서 수면장애로 치료를 받고 왔음에도 불구하고, 불면증의 치료, 특히 비약물학적인 치료에 대한 잘 알고 있지 못했으며, 본인의 수면제 복용여부와 상관없이 수면제에 대해서는 약물의존에 대한 걱정을 많이 하고 있었으나 상대적으로 불면증과 공존질환으로서의 알코올 사용문제에 대해서는 간과하고 있었다. 향후 일선 일차의료담당자의 불면증치료에 대한 이해증진 및 표준화된 불면증치료안의 개발이 시급할 것으로 생각된다. 또한 알코올 사용장애에 대한 구체적인 평가가 초기 면담에서 반드시 필요하다고 하겠다.

신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서의 강건성 개선을 위한 모델의 예측 강도 기반 손실 조정 정규화 (Loss-adjusted Regularization based on Prediction for Improving Robustness in Less Reliable FAQ Datasets)

  • 박예원;양동일;김수필;이강욱
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.18-22
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    • 2019
  • FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

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FAQ 분류 성능 향상을 위한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델 (Jointly learning class coincidence classification for FAQ classification)

  • 양동일;함진아;이강욱;이지연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.12-17
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    • 2019
  • FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

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조경기사 필기시험 중 조경식재분야 학명의 출제경향 분석 (An Analysis of Trends of Scientific Names presented in the Written Test for Engineer Landscape Architecture)

  • 정용조
    • 한국조경학회지
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    • 제45권6호
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    • pp.28-39
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    • 2017
  • 본 연구는 조경식재과목 20문항 중 2006년부터 2016년까지 최근 11년 동안 시간적 추이에 따른 학명의 영역별 출제문제 유형과 연도별 출제 문항 수 변화추이 그리고 11년 동안 출제 빈도수를 파악 분석하여 조경기사 필기시험 중 식재과목의 학명시험문제 출제경향을 분석하고자 하였다. 2006년부터 2016년까지 최근 11년 동안 축적된 국가기술자격검정 조경기사 필기시험 중 조경식재 문항을 분석하여 고찰한 학명문제의 출제경향은 다음과 같다. 첫째, 최근 11년 동안 출제된 학명 문제는 234개 문항이었으며, 유형별로는 학명, 과 속 종, 특징, 수피, 뿌리, 단풍, 꽃, 열매, 성상, 원산지, 줄기, 잎, 용도 등 13개 항목을 묻는 문제가 출제되었으며, 그 중 수종의 특징을 묻는 질문이 가장 많았다. 둘째, 연도별 출제 현황을 분석해 본 결과, 출제 문항수가 가장 많이 출제된 연도는 2013년도로써 56.6%를 차지하였으며, 학명을 묻는 출제 문항수 비율이 2013년까지 증가하다가 조경분야의 지속적인 노력으로 2014년부터 점차 감소하고 있다. 셋째, 기출문제에서 나타난 출제빈도 수 분석에서 가장 출제빈도가 높은 수종은 자작나무(Betula platyphylla)와 주목(Taxus cuspidata)이었으며, 소나무(Pinus densiflora), 단풍나무(Acer palmatum), 개나리(Forsythia koreana), 박태기나무(Cercis chinensis), 아까시나무(Robinia pseudoacacia), 산수유(Cornus officinalis), 느티나무(Zelkova serrata), 전나무(Abies holophylla), 동백나무(Camellia japonica), 회화나무(Sophora japonica), 모과나무(Chaenomeles sinensis) 등이 10회 이상 출제되어 자주 출제되고 있는 수종으로 나타났다. 넷째, 문항 및 보기에 출제된 수종은 240개 수종에 806회였으며, 이 중 5회 이상 꾸준히 출제된 수종은 66개 수종에 486회로 27.5%를 차지하였다. 다섯 번째, 2009년 이전에는 출제되지 않았던 수종이 2009년부터 출제되고 있는 신규 수종은 출제된 240개 수종 중 가시나무(Quercus myrsinaefolia) 등 119개 수종으로 49.58%를 차지하였으며, 이처럼 신규 수종의 출제빈도가 점차 늘어나고 있음을 확인하였다. 여섯 번째, 최근 11년 동안 출제된 수목의 교목과 관목, 상록과 낙엽을 비교 분석해 본 결과, 교목이 관목보다 낙엽이 상록보다 많이 출제되었다.

남자 중.고생의 흡연과 음주습관이 영양소 섭취 및 건강상태에 미치는 영향 (Effect of Smoking and Drinking Habits on the Nutrient Intakes and Health of Middle and High School Boy Students)

  • 신경옥;안창훈;황효정;최경순;정근희
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.694-708
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    • 2009
  • 본 연구는 서울시에 거주하는 남자 중 고생을 대상으로 흡연과 음주 현황을 조사하여 흡연 유무에 따라 비흡연군 (199명), 흡연군(11명), 흡연 음주군(52명)으로 분류하였으며, 설문을 통해 흡연과 음주습관, 식생활 관련사항 및 영양섭취상태 등을 조사하여 흡연과 음주습관이 식생활 습관, 영양소 섭취상태 및 건강상태에 어떠한 영향을 미치는지를 조사하였다. 전체 조사대상자의 신장 및 체중은 각각 $173.5{\pm}6.8\;kg$, $64.83{\pm}11.8\;cm$로 신장은 한국인 체위 기준치에 비해 1.5 cm 이상 더 컸으며, 체중은 1.0 kg 정도 높게 조사되었고, 전체 조사대상자의 체질량지수의 평균값은 $21.4{\pm}3.7\;kg/m^2$정도로 나타났다. 전체 조사대상자의 89% 이상이 건강에 대해 관심이 있는 것으로 조사되었으며, 43.5%의 청소년이 자신만의 건강유지 비결로 규칙적인 운동을 가장 많이 손꼽았다. 또한 66.0%의 청소년이 실제로 운동을 하고 있었으며, 일주일에 평균 3번 정도한다고 답한 전체 응답자는 37.3%로 가장 많은 비율을 차지하였다. 1회 운동 시 평균 운동시간은 30분${\sim}$1시간 정도가 가장 많은 비율(46.3%)을 차지하였다. 흡연자 63명 중 음주를 하는 학생이 52명 82.5%이었으며, 11명 17.5%만은 흡연만 하여 본 연구결과에서 보면, 흡연을 하는 경우 음주를 동시에 하는 것으로 조사되었다. 55.6%의 남자 중 고생은 중학교 때 흡연을 시작하였으며, 흡연 동기는 38.1%가 호기심으로 시작했다고 답하였다. 특히 배고플 때 흡연욕구를 강하게 느꼈으며, 흡연 장소로는 화장실이라고 답하였다. 흡연기간은 6개월에서 1년 사이가 가장 많은 비율을 차지하였고, 하루 흡연량은 하루에 $5{\sim}10$개피를 핀다고 답한 비율이 가장 많이 차지하였다. 금연을 하기 위해 시도했던 방법으로는 그냥 참은 경우가 69.0%였으며, 금연에 실패한 이유로는 의지부족이 44.4%로 가장 많은 비율을 차지하였다. 금연의 의향을 묻는 질문에는 전체 조사대상자의 87.1%가 금연을 하고 싶다고 답하였으나, 금연 프로그램을 실시하면 참여하겠느냐는 질문에는 단지 56.7%만이 참여하길 원하였다. 흡연 음주군에서 음주 시작 시기는 50.0%가 고등학교 때 시작하였으며, 사교적 필요성에 의해서 음주를 시작하였다고 답하였다. 음주는 주로 지정된 장소에서 하였으며, 조사대상자의 반 이상의 남자 중 고생이 한 번에 마시는 술의 양은 소주 한 병이하라고 답하였다. 음주의 욕구를 강하게 느낄 때는 친구가 술을 먹을 때라고 답하였으며, 금주 의향을 묻는 질문에는 단지 40.4%만이 금주를 하겠다고 답하였다. 34.4%의 아동이 매일 아침식사를 하는 것으로 조사되었으며, 아침식사를 전혀 하지 않는 결식률도 16.4%나 되었다. 아침식사를 거르는 이유로는 47.0%가 '아침시간이 바빠 시간이 없어서'라고 답하였으며, 건강상의 문제를 고려해 볼 때 결식의 방안을 마련하는 것이 시급한 과제라고 사료된다. 과식을 하는 이유로는 전체 조사대상자의 52.5%가 좋아하는 음식이 많아서 과식을 하는 것으로 조사되었으며, 흡연 음주군에서 과식을 자주하는 것으로 나타났다(p<0.05). 간식의 경우 하루에 $1{\sim}2$회 한다는 전체 청소년의 비율이 72.6%를 차지하였으며, 간식으로 섭취하는 식품으로는 비흡연군에서는 빵류 및 감자 40.2%, 패스트푸드 및 튀김식품을 30.7%로 많이 섭취하고 있었으며(p<0.05), 흡연군에서는 탄산음료 및 빙과류를 간식으로 섭취하는 비율이 36.4%나 되었고, 흡연 음주군에서는 과일류(38.5%)와 패스트푸드 및 튀김식품(26.9%)을 간식으로 가장 많이 섭취하는 것으로 조사되었다. 남자 중 고생이 주식으로 섭취하는 탄수화물 식품의 섭취비율 중 비흡연군에서는 다른 군에 비해 잡곡과 현미를 각각 45.7%와 36.2%로 유의하게 높았다(p<0.05). 흡연 음주군에서는 과일을 자주 섭취하는 비율이 9.6%로 매우 낮았으며(p<0.05), 50.0%가 패스트푸드를 섭취하는 것으로 조사되었다. 식생활 평가에서는 흡연군에서 삼겹살, 갈비 등 지방이 많은 육류를 주 2회 이상 먹는 비율이 높았으며, 아이스크림이나 과자, 탄산음료를 주 2회 이상 간식으로 자주 먹는 비율도 54.3%로 유의하게 높았다(p<0.05). 전체적인 영양소 섭취상태는 $15{\sim}19$세 청소년의 영양섭취기준에 제시한 기준치에 비해 현저히 높았으며, 열량 섭취의 경우 비흡연군에 비해 흡연군과 음주 흡연군에서 유의하게 높았다(p<0.05). 특히 흡연 음주군에서는 다른 군에 비해 인이 유의하게 높은 것으로 조사되었으며(p<0.05), 콜레스테롤(p<0.05)과 소디움(p<0.05) 섭취량은 흡연군에서 가장 높았다. 본 연구결과 청소년들이 흡연과 음주를 하게 되는 가장 큰 이유가 친구나 학교 선 후배 등 또래 집단의 영향을 받는 것으로 조사되었으며, 충동적인 호기심에 의해 시작하는 경우가 많아 흡연과 음주가 건강에 미치는 유해성에 대한 인식이 부족하였다. 또한 흡연을 하는 경우 음주를 동시에 하는 남자 중 고생이 82%가 넘는 것으로 나타나 청소년들의 흡연과 음주 실태는 심각한 사회 문제라 할 수 있으며, 식생활 습관도 음주 흡연군에서는 과일 섭취가 낮은 반면 고열량 식품 선호 및 과식을 하는 것으로 조사되었고, 흡연군에서는 육류 및 가공식품등의 섭취가 높았다. 따라서 선행연구(6)에서도 지적했듯이 친구들의 흡연과 음주의 권유를 단호하게 거절할 수 있는 대처방법을 습득시키거나 흡연과 음주의 욕구를 느낄 때의 실질적인 대처 수단 및 금연을 하는 구체적인 방법 등의 현실적인 교육이 필요하다고 사료된다. 흡연과 음주로 인해 발생되는 편식이나 과식 등의 잘못된 식습관을 바로 잡아 청소년의 성장 발달에 도움을 줄 수 있는 균형적인 영양섭취가 중요하며, 영양적인 중요성을 인식할 수 있는 교육도 뒷받침되어야 할 것이다. 또한 청소년 시기에 먹거리의 중요성을 인식시켜 건강에 유익하고, 안전한 식품을 선택할 수 있는 감각을 습득시키는 것도 중요할 것으로 사료된다.